Les mesures législatives de lutte contre la discrimination raciale au Québec
Notice bibliographique
Résumé
La plupart des États occidentaux ont mis en place des dispositifs de lutte contre les discriminations qui, au lieu de punir, visent la réparation des préjudices subis par les victimes, en plus de comporter une dimension éducative. Par ailleurs, le redressement « proactif » de certaines inégalités est de plus en plus recherché, par la voie législative notamment. Au Québec, ces trois aspects de la lutte contre le racisme et la discrimination raciale – l’action juridique, l’éducation et le redressement actif des inégalités – sont présents et s’interpénètrent. Sur la base de l’expérience de la Commission des droits de la personne et des droits de la jeunesse, chargée de voir au respect du droit à l’égalité, l’auteur propose un bilan institutionnel de cette action juridique. Il met aussi en lumière certains défis qui se posent aujourd’hui en matière de lutte contre la discrimination raciale. Ce bilan montre que l’action juridique ne peut être envisagée séparément des autres dimensions de la lutte contre la discrimination, soit la dimension éducative et la réduction active des inégalités.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».